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C-EMO: A Modeling Framework for Collaborative Network Emotions
Recent research in the area of collaborative networks is focusing on the social and organizational complexity of collaboration environments as a way to prevent technological failures and consequently contribute for the collaborative network’s sustainability. One direction is moving towards the need to provide “human-tech” friendly systems with cognitive models of human factors such as stress, emotion, trust, leadership, expertise or decision-making ability.
In this context, an emotion-based system is being proposed with this thesis in order to bring another approach to avoid collaboration network’s failures and help in the management of conflicts. This approach, which is expected to improve the performance of existing CNs, adopts some of the models developed in the human psychology, sociology and affective computing areas. The underlying idea is to “borrow” the concept of human-emotion and apply it into the context of CNs, giving the CN players the ability to “feel emotions”. Therefore, this thesis contributes with a modeling framework that conceptualizes the notion of “emotion” in CNs and a methodology approach based on system dynamics and agent-based techniques that estimates the CN player’s “emotional states” giving support to decision-making processes.
Aiming at demonstrating the appropriateness of the proposed framework a simulation prototype was implemented and a validation approach was proposed consisting of simulation of scenarios, qualitative assessment and validation by research community peers.Recentemente a área de investigação das redes colaborativas tem vindo a debruçar-se na complexidade social e organizacional em ambientes colaborativos e como pode ser usada para prevenir falhas tecnológicas e consequentemente contribuir para redes colaborativas sustentáveis. Uma das direcções de estudo assenta na necessidade de fornecer sistemas amigáveis “humano-tecnológicos” com modelos cognitivos de factores humanos como o stress, emoção, confiança, liderança ou capacidade de tomada de decisão.
É neste contexto que esta tese propõe um sistema baseado em emoções com o objectivo de oferecer outra aproximação para a gestão de conflitos e falhas da rede de colaboração. Esta abordagem, que pressupõe melhorar o desempenho das redes existentes, adopta alguns dos modelos desenvolvidos nas áreas da psicologia humana, sociologia e affective computing. A ideia que está subjacente é a de “pedir emprestado” o conceito de emoção humana e aplicá-lo no contexto das redes colaborativas, dando aos seus intervenientes a capacidade de “sentir emoções”. Assim, esta tese contribui com uma framework de modelação que conceptualiza a noção de “emoção” em redes colaborativas e com uma aproximação de metodologia sustentada em sistemas dinâmicos e baseada em agentes que estimam os “estados emocionais” dos participantes e da própria rede colaborativa.
De forma a demonstrar o nĂvel de adequabilidade da framework de modelação proposta, foi implementado um protĂłtipo de simulação e foi proposta uma abordagem de validação consistindo em simulação de cenários, avaliação qualitativa e validação pelos pares da comunidade cientĂfica
Digital steganalysis: Computational intelligence approach
In this paper, we present a consolidated view of digital media steganalysis from the perspective of computational
intelligence.In our analysis the digital media steganalysis is divided into three domains which are image steganalysis, audio steganalysis, and video steganalysis.Three major computational intelligence methods have also been identified in the steganalysis domains which are bayesian, neural network, and genetic algorithm.Each of these methods has its own pros and cons